6 เคล็ดลับเพื่อเพิ่มความสามารถด้าน PROMPT-ENGINEERING

ปัจจุบันมีเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI หรือที่เรียกว่า AI-powered tools เกิดขึ้นมากมาย การเรียนรู้ทักษะด้านวิศวกรรมที่รวดเร็วจึงกลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับนักพัฒนา เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการ หรือ large language models (LLM) และโมเดลพื้นฐานเชิงกำเนิดอื่นๆ อาศัยคำสั่งภาษาธรรมชาติที่ชัดเจน กระชับ และให้ข้อมูล

ในบทความนี้ เราจะเจาะลึกเคล็ดลับ 6 ประการที่จะเปลี่ยนคุณให้เป็น PROMPT-ENGINEERING ที่มีประสิทธิภาพสูง การนำคำแนะนำของเราไปใช้ คุณสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ไม่เพียงแต่เป็นส่วนตัวและถูกต้องเท่านั้น แต่ยังสามารถตอบโจทย์การใช้งานได้เป็นอย่างดีอีกด้วย!

Tip #1: ทำความคุ้นเคยกับความสามารถและข้อจำกัดของ AI

ในฐานะนักพัฒนานั้น เรามีความจำเป็นที่จะต้องเข้าใจความสามารถและข้อจำกัดของ AI ในขณะที่โมเดลเหล่านี้ยังคงพัฒนาและเติบโตอย่างซับซ้อนมากขึ้น การทำความเข้าใจจุดแข็งและจุดอ่อนเหล่านี้ช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดและสร้างแอปพลิเคชันที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้มากขึ้น

ตัวอย่างเช่น ลองนึกถึงโมเดล AI ที่ได้รับการฝึกให้ระบุบลูเบอร์รี่ในรูปภาพ อาจไม่สามารถจดจำสตรอเบอร์รี่ได้เนื่องจากได้รับการฝึกฝนจากชุดข้อมูลภาพบลูเบอร์รี่เท่านั้น หากนักพัฒนาใช้โมเดลนี้เพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ควรระบุทั้งบลูเบอร์รี่และสตรอเบอร์รี่ แอปพลิเคชันมีแนวโน้มที่จะทำผิดพลาด ส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่มีประสิทธิภาพและประสบการณ์ผู้ใช้ที่ไม่ดี

มันจะไม่คุ้มค่าเลยหาก AI ไม่สามารถแสดงศักยภาพที่ถูกต้องได้  เนื่องจาก AI ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่รวบรวมจากโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งสามารถสะท้อนถึงพลวัตของอำนาจโดยธรรมชาติของลำดับชั้นทางสังคมของเรา หากข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดล AI มีความเอนเอียง ตัวโมเดลเองก็จะมีเอนเอียงเช่นกัน สิ่งนี้อาจนำไปสู่ปัญหาได้เมื่อใช้โมเดลในการตัดสินใจที่ส่งผลกระทบต่อผู้คน อาจเสริมสร้างอคติทางสังคม การจัดการกับเรื่องเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญในการรับรองข้อมูลที่เป็นธรรม ส่งเสริมความเท่าเทียมกัน และสนับสนุนความรับผิดชอบของเทคโนโลยี AI วิศวกรควรตระหนักถึงข้อจำกัดหรืออคติในการฝึกอบรม เพื่อให้พวกเขาสามารถสร้าง prompt ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และเข้าใจความเป็นไปได้และข้อจำกัดของแบบจำลองที่กำหนด

โมเดล AI มีความสามารถที่น่าประทับใจในการทำความเข้าใจคำสั่งต่างๆ มากมาย ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความเก่งกาจของมัน ตัวอย่างเช่น PaLM 2 ของ Google สามารถเข้าใจข้อความแจ้งในภาษาธรรมชาติ ข้อความหลายภาษา และแม้แต่โค้ดโปรแกรมเช่น Python และ JavaScript ได้อย่างง่ายดาย อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องรับทราบว่าแม้จะมีความรู้มากมาย แต่โมเดล AI ก็ไม่ผิดเพี้ยน และบางครั้งอาจตีความ prompt ที่ขาดความเฉพาะเจาะจงผิดได้ เพื่อแก้ไขความคลุมเครือนี้ให้ประสบความสำเร็จ สิ่งสำคัญคือต้องปรับแต่งคำแนะนำของคุณให้เข้ากับผลลัพธ์ที่คุณต้องการ

ตัวอย่างเช่น: คุณต้องการให้โมเดล AI สร้างสูตรอาหารสำหรับมัฟฟินบลูเบอร์รี่มังสวิรัติ 50 ชิ้น หากคุณถามโมเดลว่า "มัฟฟินบลูเบอร์รี่มีสูตรอะไร" ก็จะไม่รู้ว่าคุณจำเป็นต้องทำมัฟฟิน 50 ชิ้นโดยเฉพาะ ดังนั้นจึงไม่น่าจะให้รายละเอียดที่จำเป็น เช่น ปริมาณส่วนผสมที่เพิ่มขึ้น หรือเคล็ดลับในการอบในปริมาณมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ โมเดลสามารถทำงานได้เฉพาะกับบริบทที่ได้รับเท่านั้น เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ข้อความเช่น "ฉันกำลังต้อนรับแขก 50 คน โปรดสร้างสูตรสำหรับมัฟฟินบลูเบอร์รี่ 50 ชิ้น" น่าจะเหมาะสมกว่า ข้อความแจ้งเฉพาะนี้จะเพิ่มโอกาสที่แบบจำลองจะสร้างการตอบสนองที่สอดคล้องกับคำขอของคุณและตรงตามข้อกำหนดที่แม่นยำของคุณ

Tip #3: ควบคุมและใช้ประโยชน์จาก Contextual Prompts

สร้างบริบทเพื่อนำทางโมเดล AI ไปสู่ความเข้าใจคำขอของคุณอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น prompt ตามบริบทสามารถครอบคลุมงานเฉพาะที่คุณต้องการให้โมเดลดำเนินการ คำอธิบายที่ชัดเจนของผลลัพธ์ที่ต้องการ หรือแม้แต่บุคคลที่ได้รับมอบหมาย ไม่ว่าจะเป็นนักการตลาด วิศวกร หรือครูในโรงเรียนมัธยมปลาย ด้วยการกำหนดโทนและเปอร์สเปคทีฟสำหรับโมเดล AI คุณจะจัดทำพิมพ์เขียวที่ปรับปรุงคุณภาพ ความเกี่ยวข้อง และประสิทธิผลของเอาท์พุต

ตัวอย่างเช่น เมื่อสั่งให้โมเดล AI สร้างสูตรสำหรับมัฟฟินบลูเบอร์รี่ การพิจารณาบริบทของสถานการณ์เป็นสิ่งสำคัญ การขอสูตรอาหารสำหรับ 50 คนอาจไม่ได้ให้รายละเอียดที่จำเป็น เช่น ข้อกำหนดที่เป็นมิตรกับมังสวิรัติ เพื่อแก้ไขปัญหานี้ คุณสามารถกำหนดให้โมเดลตอบจากมุมมองของเชฟวีแกนที่มีทักษะ ข้อความแจ้งที่มีบริบทหลากหลายนี้ช่วยให้โมเดลสามารถสร้างการตอบสนองที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น ทำให้มั่นใจได้ว่าการโต้ตอบของ AI จะราบรื่นและมีประสิทธิภาพ

ด้วยการรวมข้อความแจ้งตามบริบท คุณจะเสริมศักยภาพให้โมเดล AI เข้าใจคำขอของคุณได้อย่างรวดเร็ว ส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ที่สอดคล้องกับความต้องการของคุณอย่างแม่นยำ

Tip #4: แสดงให้เห็นเส้นทางของโมเดล AI ด้วยสถานการณ์ในชีวิตจริง

เมื่อสร้าง prompts สำหรับโมเดล AI การให้ตัวอย่างในชีวิตจริงเพื่อเป็นแนวทางในการทำความเข้าใจจะมีประโยชน์อย่างมาก การแสดงสถานการณ์หรือสถานการณ์เฉพาะเจาะจง ช่วยให้โมเดลเห็นภาพสิ่งที่คุณกำลังมองหาได้ชัดเจนยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น คุณสามารถพูดว่า "นี่คือสูตรอาหารบางส่วนที่ฉันชอบเป็นการส่วนตัว ตอนนี้ มาะนร้างสูตรอาหารที่ไม่เหมือนใครซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากตัวอย่างเหล่านี้" ด้วยวิธีนี้ โมเดลจะสามารถเข้าใจความต้องการของคุณและปรับแต่งการตอบสนองให้สอดคล้องกัน ด้วยการเสนอตัวอย่างที่เป็นรูปธรรม คุณจะปูทางไปสู่ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเป็นส่วนตัวมากขึ้น

Tip #5: ปลดปล่อยความคิดสร้างสรรค์ของคุณด้วย prompts และ personas

ปล่อยให้จิตใจของคุณพาคุณไปสู่การเดินทางแห่งการสำรวจและการค้นพบในขณะที่คุณทดลองกับ prompts และ personas ที่แตกต่างกัน จากผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคไปจนถึงผู้ดูแล ตั้งแต่มืออาชีพผู้ช่ำชองไปจนถึงคนดังอันเป็นที่รัก เปิดรับโอกาสที่จะก้าวเข้าสู่บทบาทและมุมมองที่หลากหลาย ด้วยการผสมผสานความเชี่ยวชาญเฉพาะตัวและประสบการณ์ชีวิตของคุณเข้ากับ prompt คุณจะปลดล็อกศักยภาพที่แท้จริงของโมเดล AI และปลดล็อกโลกแห่งผลลัพธ์ที่เป็นนวัตกรรมเฉพาะบุคคล ดังนั้นไปข้างหน้า กล้าหาญ และผจญภัย และปล่อยให้ prompts และ personas เป็นตัวกำหนดอนาคตของการโต้ตอบกับ AI

วิธีที่คุณสร้าง prompt จะส่งผลต่อเอาท์พุตของโมเดล ด้วยการสำรวจคำขอต่างๆ อย่างสร้างสรรค์ คุณจะเข้าใจในไม่ช้าว่าโมเดลชั่งน้ำหนักคำตอบอย่างไร และจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อคุณผสมผสานความรู้ ความเชี่ยวชาญ และประสบการณ์จริงในโดเมนของคุณเข้ากับพลังของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีพารามิเตอร์หลายพันล้านตัว

Tip #6: เพิ่มศักยภาพของ Chain-of-Thought Prompting

Chain of thought prompting เป็นเทคนิคอันทรงพลังที่ปลดล็อกศักยภาพในการให้เหตุผลเต็มรูปแบบของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ด้วยการแบ่งปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนย่อยๆ ที่สามารถจัดการได้ คุณสามารถแนะนำ LLM เพื่อให้การให้เหตุผลระดับกลางสำหรับแต่ละขั้นตอนได้ สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ทำให้ LLM เข้าใจปัญหาลึกซึ้งขึ้นเท่านั้น แต่ยังช่วยให้สามารถสร้างคำตอบที่แม่นยำ ลึกซึ้ง และให้ข้อมูลมากขึ้นอีกด้วย ด้วยแนวทางนี้ คุณจะได้รับความเข้าใจที่ดีขึ้นในคำตอบ และมั่นใจได้ว่า LLM เข้าใจปัญหาที่เกิดขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ

--

เนื่องจากเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังคงแพร่หลายมากขึ้น การฝึกฝนทักษะด้านวิศวกรรมอย่างทันท่วงทีจึงมีความสำคัญมากขึ้นสำหรับนักพัฒนา ด้วยการรวมแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด 6 ข้อที่ระบุไว้ในบทความนี้ คุณสามารถเป็น prompt engineer ที่มีประสิทธิภาพสูง สร้างแอปพลิเคชันที่เป็นส่วนตัว แม่นยำ และรับรู้ตามบริบท ทำความคุ้นเคยกับความสามารถและข้อจำกัดของโมเดล AI เพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ ความแม่นยำเป็นกุญแจสำคัญในการสร้าง prompt โดยปรับแต่งให้เข้ากับผลลัพธ์ที่คุณต้องการเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ควบคุมพลังของการแจ้งเตือนตามบริบทเพื่อนำทางโมเดล AI ไปสู่ความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับคำขอของคุณ ใช้สถานการณ์ในชีวิตจริงเพื่อแสดงเส้นทางของโมเดล AI โดยให้ตัวอย่างที่ชัดเจนเพื่อผลลัพธ์ที่แม่นยำและเป็นส่วนตัวมากขึ้น

ปลดปล่อยความคิดสร้างสรรค์ของคุณด้วยการแจ้งเตือนและบุคลิก ผสมผสานความเชี่ยวชาญและประสบการณ์เฉพาะของคุณเพื่อปลดล็อกศักยภาพที่แท้จริงของการโต้ตอบกับ AI ขยายศักยภาพของ Chain-of-Thought Prompting เพื่อปลดล็อกศักยภาพในการให้เหตุผลเต็มรูปแบบของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ โปรดจำไว้ว่า วิศวกรรมที่รวดเร็วเป็นทักษะที่จำเป็นในอุตสาหกรรมและองค์กรต่างๆ ในขณะที่ AI มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เรียนรู้และยอมรับการเดินทางของ AI และวิศวกรรมที่รวดเร็วอย่างต่อเนื่อง ขอให้มีความสุข!

ที่มา Google Cloud Blog